[MREID là gì? Cách sử dụng Machine ID hiệu quả cho hoạt động SEO]

Machine ID hay tên gọi đầy đủ là Machine-Readable Entity ID (MREID), có thể là một thuật ngữ mà nhiều người lần đầu nghe nói đến. Ứng dụng và tiềm năng của khái niệm này sẽ mở ra cho bạn nhiều cơ hội, cũng như các lợi thế mới để cạnh tranh và nâng cao hiệu quả cho hoạt động SEO.

Hôm nay, hãy cùng Đào tạo SEO Á Âu tìm hiểu về khái niệm này nhé.

Machine-Readable Entity ID là gì?

Trong thế giới của hoạt động SEO dựa trên ngữ nghĩa (Semantic SEO), chúng ta đang thảo luận rất nhiều về một chủ đề rất xu hướng hiện nay, đó chính là “Entity” (thực thể).

Trong một bằng sáng chế được công bố, các kỹ sư của Google đã đưa ra khái niệm về thực thể như sau:

“Một thực thể là một sự vật hoặc khái niệm đơn nhất (singular), độc nhất (unique), được xác định rõ ràng (well-defined) và có thể phân biệt được (distinguishable). Ví dụ, thực thể có thể là một người, địa điểm, một vật, ý tưởng, chủ đề, khái niệm trừu tượng, yếu tố cụ thể, những sự vật còn lại đáp ứng được những tiêu chí đó hoặc bất kỳ sự kết hợp nào kể trên.

Trong một số trường hợp, các kết quả tìm kiếm bao gồm các kết quả gắn liền với các tham chiếu thực thể (entity references). Trong phạm vi được sử dụng ở đây, thì một tham chiếu thực thể là một yếu tố định danh (identifier), chẳng hạn như văn bản, hoặc các thông tin khác đề cập đến thực thể đó. Ví dụ, một thực thể có thể là cơ thể vật lý của George Washington, trong khi tham chiếu thực thể là một khái niệm trừu tượng có đề cập đến George Washington. Dựa trên ngữ cảnh thích hợp, thì “thực thể” ở đây có thể được hiểu với ý nghĩa tương đồng với “tham chiếu thực thể”, và ngược lại.”

Thế nhưng có một sự khác nhau rõ rệt giữa hai khái niệm: “CÁC thực thể” (entities) và “MỘT thực thể được định danh” (named entity). Khái niệm đầu tiên đề cập đến con người, nơi chốn hoặc các sự vật một cách chung chung và tổng quát hơn, còn khái niệm thứ hai đề cập đến một thực thể cụ thể nào đó (giống như một con người, một địa điểm hay một cột mốc địa lý nào đó).

Và cách hiệu quả nhất để tham chiếu đến một thực thể được định danh (named entity) chính là sử dụng Machine-Readable Entity ID (tạm dịch: ID của thực thể mà máy có thể đọc được). Về bản chất, thì ID này là một chuỗi các ký tự được sử dụng để đề cập riêng biệt đến một thực thể đơn nhất nào đó, phổ biến nhất là dạng kết hợp giữa các chữ cái và con số (và có thể có nhiều biến thể khác).

Freebase là gì?

Freebase là một cơ sở dữ liệu tri thức (knowledge base) lớn được xây dựng trên nền tảng cộng tác bao gồm nhiều dữ liệu được tổng hợp chủ yếu từ các thành viên trong cộng đồng. Đây là một bộ sưu tập trực tuyến về các dữ liệu có cấu trúc từ nhiều nguồn đa dạng, bao gồm các cá nhân, hay nội dung do người dùng đóng góp cho Wiki.

Freebase hướng đến việc tạo ra một nguồn tài nguyên toàn cầu cho phép mọi người (và cả các máy móc) truy cập vào các thông tin chung một cách hiệu quả hơn. Đây là tài sản được phát triển bởi công ty phần mềm Metaweb và đưa vào hoạt động công khai từ tháng 3 năm 2007. Và Freebase/Metaweb đã được Google mua lại trong một thương vụ kín ngày 16 tháng 07 năm 2010. Đây là một trang quan trọng, tiên phong trong việc gán Machine-Readable ID cho các thực thể. Và sơ đồ tri thức (Knowledge Graph) của Google cũng được cung cấp một phần bởi cơ sở dữ liệu Freebase.

Kể từ năm 2015 thì Freebase đã ngừng hoạt động và không còn “mở cửa” công khai cho người dùng, Google cũng đã chuyển nó thành một dự án độc lập và di chuyển toàn bộ dữ liệu sang Wikidata.

(Nguồn: Internet)

Nhưng tại sao điều này lại đáng quan tâm?

Với các thực thể được định danh (hay đặt tên), việc tối thiểu hóa sự mơ hồ trong ý nghĩa là cực kỳ quan trọng. Chuyện gì sẽ ra nếu các tên gọi của chúng ta dành cho các thực thể được định danh này không phải là duy nhất? Rõ ràng các vấn đề mà sự “nhập nhằng” này mang lại có thể sẽ làm cho các công việc liên quan trở nên khó khăn hơn. Có nhiều trường hợp các công ty có chung một cái tên và tên người thì vô số kể.

Ví dụ, nếu có một ai đó đề cập đến “Nguyễn Cao Kỳ Duyên” với đối tượng là những người trẻ tuổi ở Việt Nam – họ sẽ ngay lập tức nghĩ đến “Nguyễn Cao Kỳ Duyên, Hoa hậu Việt Nam năm 2014”. Tuy nhiên, nếu bạn đề cập cũng cái tên này với những người Việt ở nước ngoài hay những người lớn tuổi hơn, khả năng cao là họ sẽ nghĩ đến “Nguyễn Cao Kỳ Duyên, MC hải ngoại nổi tiếng thường dẫn chương trình cho trung tâm Paris By Night” hay “Nguyễn Cao Kỳ Duyên, cô con gái của Nguyễn Cao Kỳ”. Rõ ràng đây là hai nhân vật khác nhau, nhưng nếu ta chỉ miêu tả bằng cách gọi tên họ trong ngôn ngữ thông thường, thì sự mơ hồ trong việc tiếp nhận và diễn giải thông tin sẽ tồn tại.

Để khắc phục tình trạng đó, thì ID của một thực thể mà máy có thể đọc được cho phép thực thể có thể được đặt tên (định danh) mà không gây ra sự nhầm lẫn nào trong đối tượng được đề cập đến. Sẽ hiệu quả hơn nếu sử dụng một hệ thống chỉ sử dụng các định danh duy nhất (unique identifier) không trùng lẫn với nhau được thể hiện dưới dạng một chuỗi kí tự. Machine-Readable Entity ID sẽ có dạng như ví dụ sau:

/m/0qs4dyq

Machine-Readable ID trong Google Search

Hiện tại, Google đang triển khai hai loại biến thể của MREID.

MREID cho các thực thể Freebase

Loại ID thực thể này được giữ lại cho các thực thể được định danh đã được khám phá và đăng ký trong thời kỳ của Freebase. Định dạng của ID sẽ là:

/m/[a-z0-9]+

Ví dụ: /m/01d3qq là ID thực thể của loài chim tên Kookabura.

(Nguồn: Internet)

MREID cho các thực thể mới (thời kỳ hậu Freebase)

Loại MREID này được sử dụng cho các thực thể mà Google đã xác định kể từ khi Freebase trở thành một nền tảng một chiều (người dùng chỉ có thể đọc dữ liệu) và đóng cửa sau đó. Bạn có thể sẽ thấy những thực thể mới và quan trọng sử dụng định dạng /g/, cũng như các thực thể không thật sự nổi bật (theo một khung đánh giá nào đó, chẳng hạn như các tiêu chuẩn của Wiki), nhưng vẫn là những thực thể mà Google muốn theo dõi (chẳng hạn như các trang doanh nghiệp trên Google My Business). Loại ID này có định dạng là:

/g/[a-z0-9]+

Ví dụ: /g/11dymg249k là MREID của cửa hàng Virtuous Pie – một cửa hàng bán bánh Pizza nổi tiếng tại Sân bay quốc tế Portland (PDX).

Bạn có thể thắc mắc vậy nếu một thực thể cũ trước đây có một trang Google My Business, ví dụ, một doanh nghiệp địa phương nổi tiếng như trung tâm bách hóa Javits Center tại New York thì sẽ có ID thuộc loại nào? Khi đó ID thực thể được xác định trong thời kỳ Freebase sẽ được ưu tiên hơn, tức là định dạng /m/ sẽ được sử dụng thay vì /g/.

Bên cạnh đó, Google cũng đang tạo ra các MREID cho những sự kiện cụ thể. Cũng cần lưu ý là dường như việc này chỉ được thực hiện khi hệ thống có thể trích xuất các dữ liệu có cấu trúc (structured data) từ một website có liên quan đến sự kiện đó và đưa chúng vào Sơ đồ Tri thức (Knowledge Graph). Ví dụ: Sự kiện SearchLove Boston có MREID là /g/11f55bxvp_, còn sự kiện MozCon là /g/11f55c40b3.

Ngoài ra, một điều bất ngờ nữa bạn cũng nên được biết đó là Google đang sử dụng MREID trên nhiều sản phẩm dịch vụ khác nhau như Google Trends, Google Lens, và Google Reverse Image Search (để theo dõi các thực thể xuất hiện trong hình ảnh). Điều đó có nghĩa là, giả sử như chúng ta có ID /m/01d3qq, thì nó đang được sử dụng để đề cập đến cùng một thực thể trên toàn bộ hệ sinh thái của Google. Với ID này, loài chim Kookaburra sẽ được nhận diện trong Knowledge Graph, Google Trends hay Google Image Search và ở bất kỳ đâu trong hệ thống Google. Điều này thật sự tuyệt vời sẽ tạo ra được nhiều sức mạnh to lớn.

Tạo mối liên hệ với MREID

Quay trở lại năm 2013, Google đã giới thiệu một thuộc tính mới gọi là “sameAs ẩn” (invisible sameAs). “sameAs ẩn” này cho phép bạn đưa các dữ liệu vi mô (microdata) vào itemprop=”sameAs” với vai trò là một phần tử trong mã HTML. Phần từ này sẽ không được hiển thị trên trang, do đó nó được gọi là “ẩn” (invisible).

Khi xem xét qua các cơ chế kỹ thuật của nó, bạn sẽ thấy không có gì quá phức tạp, nhưng đây là một thành phần rất mạnh mẽ của Semantic Web[1]. Bạn có thể, và nên, sử dụng thuộc tính này để trỏ liên kết về chính mình – giống với đối tượng thực thể được miêu tả trên những website đáng tin cậy khác. Thuộc tính được đặt tên là “sameAs” có thể là vì tài sản mà Google khuyến khích bạn sử dụng để liên kết website của bạn đến những profile tương ứng trên mạng xã hội của nó, là cùng một thực thể được miêu tả trên một website đáng tin cậy.

Lý do tương tự cho việc chúng ta cố gắng làm rất nhiều thứ trong SEO, đó là để tối thiểu hóa sự mơ hồ (không rõ ràng) và cung cấp cho các máy tìm kiếm những thông tin sâu hơn, có liên quan hơn vì lợi ích chung của cả hai bên.

Cách làm đang được nói đến ở đây có thể giúp Google củng cố hơn tính xác thực của thực thể, tạo ra sự liên kết vững vàng về mặt ngữ nghĩa giữa website/content (các chuỗi ký tự – “strings”) và các thực thể (đối tượng thực sự ẩn sau chuỗi ký tự đó – “things”) mà chúng miêu tả và trình bày.

Lấy MREID như thế nào?

Đầu tiên, bạn cần phải lấy được MREID của thực thể từ Google, đây là một phần không thể thiếu được Google sử dụng để theo dõi và quản lý những thực thể trong toàn bộ hệ sinh thái của mình. Bạn có thể tìm được ID thực thể này tại một số nơi. Sau đây là những địa chỉ phổ biến nhất.

GOOGLE TRENDS

Truy cập vào Google Trends và tìm kiếm một thực thể. Hãy đảm bảo rằng kết quả mà bạn nhận được không phải là “Search Term” (Cụm từ tìm kiếm) – vì loại đối tượng này không thực sự là một thực thể mà chúng ta đang muốn nói đến, thay vào đó nó phải là một chủ đề (topic) hoặc một chủng loại (type) nào đó (giống với kết quả “Musical Instrument” (nhạc cụ) như hình minh họa bên dưới). Khi đã có được kết quả như thế, bạn có thể thấy trong địa chỉ URL sẽ có một đoạn tham số bắt đầu bằng ký tự “q”. Hai đoạn “%2F” bạn nhìn thấy được mã hóa thay cho ký tự “/”, vậy nên mã MREID ở đây chính là /m/03f5mt.

(Nguồn: Internet)

WIKIDATA

Bạn cũng có thể truy cập vào Wikidata (không phải Wikipedia) và tìm kiếm thực thể trên đó. Nếu thực thể đó được nhận diện và định danh trong thời kỳ trước đây của Freebase, bạn sẽ có thể tìm thấy được Freebase ID của nó. Dưới đây là kết quả tìm được cho thực thể đàn Keytar.

(Nguồn: Internet)

KNOWLEDGE PANEL CỦA GOOGLE

Cách đây 2 năm, bất kỳ khi nào một thực thể đã được xác định xuất hiện tại khu vực Knowledge Panel trên Google SERP, thì MREID cũng sẽ xuất hiện cùng với nó trong phần đánh dấu (markup) cho Panel đó. Còn hiện tại thì dường như Google đã có sự thay đổi và bạn có thể không tìm được MREID của thực thể theo cách này.

(Nguồn: Internet)

SỬ DỤNG CÔNG CỤ BOOK MARKLET

Lưu ý: Cách này cũng có thể không còn được hỗ trợ.

Bạn có thể truy cập vào địa chỉ:

https://www.upbuild.io/tools/mreid/get.html

Kéo dòng “Get The MREID” và thả vào thanh đánh dấu trên trình duyệt và nhấp vào nó khi bạn đang ở trên trang SERP.

Hoặc bạn cũng có thể nhấn F12 (đối với hệ điều hành Windows) và chèn một đoạn mã như hình bên dưới vào tab “Console”:

Khi bạn thực hiện tìm kiếm về một thực thể nào đó và nhận được kết quả trả về trên trang SERP, nếu có một thực thể được định danh xuất hiện trên trang SERP đó (tại vị trí khu vực Knowledge Panel) thì công cụ này sẽ xuất ra đoạn mã MREID gắn liền với thực thể đó lên trang kèm theo một đường link để bạn có thể xác thực lại qua Google Trends.

(Nguồn: Internet)

MREID cũng sẽ được trả về trong mục “Console”. Bạn sẽ thấy được các thông báo như sau:

Hoặc (trong trường hợp không có MREID):

Với những sự thay đổi mới trên Google, thì một số cách có thể đã không còn áp dụng được, hiện tại, bạn có thể lấy MREID theo một số cách mới như sau:

KNOWLEDGE GRAPH API TRONG TRANG DÀNH CHO NHÀ PHÁT TRIỂN CỦA GOOGLE

Truy cập vào địa chỉ:

https://developers.google.com/knowledge-graph

Nhấp vào tab “Reference”, chọn mục “entities.seach”, trong bảng hiện ra bên tay phải, kéo xuống trường “query”. Tại đây, bạn hãy nhập tên của thực thể cần tra cứu vào. Ví dụ như “Hồ Chí Minh” và nhấn nút “Execute”.

Trong đoạn kết quả trả về, hãy kéo tìm dòng “@id”, đây là đoạn mã tương tự như MREID của thực thể. Chẳng hạn với truy vấn “Hồ Chí Minh”, thì ID tìm được tương ứng sẽ là /m/0hn4h. Một điều nữa cần phải lưu ý là trong kết quả này sẽ có nhiều @id khác nhau cho các thực thể khác nhau, để xác định đâu là thực thể Thành phố Hồ Chí Minh cần tìm, bạn phải nhìn vào các thuộc tính như name, @type, description… để biết được chắc chắn, tránh nhầm lẫn với thực thể khác có cùng tên, chẳng hạn như Chủ tịch Hồ Chí Minh.

LẤY MREID TỪ TÍNH NĂNG CHIA SẺ CỦA KNOWLEDGE PANEL

Khi bạn tìm kiếm một thực thể đã được xác định trên Google và thực thể đó cũng xuất hiện tại khu vực Knowledge Panel trên SERP, bạn có thể lấy được ID thông qua tính năng chia sẻ. Ví dụ dưới đây minh họa cho kết quả khi tìm kiếm với từ khóa “Cáo fennec”:

Hãy nhấp vào biểu tượng chia sẻ trên Knowledge Panel. Sao chép đường dẫn hiện ra và truy cập vào địa chỉ này từ trình duyệt.

Đây là một địa chỉ chuyển hướng, sau khi chuyển hướng hoàn tất, hãy nhìn vào ô địa chỉ. Địa chỉ URL lúc này sẽ có chứa một đoạn mã bắt đầu bằng “/m”, và đó chính là MREID của thực thể. Trong trường hợp này, ID của thực thể “cáo fennec” chính là /m/ogh38.

Kiểm tra trong Wikidata, bạn cũng sẽ thấy được MREID tương tự.

Thêm MREID vào dữ liệu JSON-LD

Việc thêm MREID vào dữ liệu JSON-LD không quá khó. Chỉ cần tìm đến thẻ script JSON-LD hiện tại và điền vào giá trị cho thuộc tính.

Nếu bạn đã có thông tin về thuộc tính “sameAs” trong thẻ JSON-LD rồi, chỉ cần chuyển sameAs thành một đối tượng (object) bằng cách sử dụng các dấu ngoặc vuông. Ngoài ra, nếu thực thể cũng có một trang riêng trên Wikipedia, hãy làm theo cách này để có thể tạo sự kết nối và mối liên hệ giữa MREID và thông tin trình bày về thực thể đó trên Wikipedia.

Nếu bạn sử dụng Google Tag Manager, bạn nên lưu trữ MREID thành một biến (variable) thay vì đặt thẳng nó vào trong thẻ.

Thêm mã MREID vào đánh dấu nội tuyến (Inline Markup) bằng entityLink.js

Phần nội dung này sẽ nâng cao và phức tạp hơn. Trước tiên bạn cần tìm hiểu về khái niệm “Inline” ở đây.

Các phần tử (element) trong ngôn ngữ HTML có thể được phân loại thành 2 nhóm: “block-level” hoặc “inline”.

Các phần tử inline chỉ chiếm giữ không gian nằm trong khu vực bị giới hạn bởi các thẻ xác định phần tử đó, thay vì ngắt dòng của nội dung. Ví dụ:

(Nguồn: Internet)

Trong ví dụ trên, phần tử block-level <div> có chứa một số nội dung bên trong. Trong nội dung này có chứa một phần tử <span>. Bởi vì phần tử <span> này thuộc loại nội tuyến (inline), cho nên đoạn văn bản trên sẽ được xử lý như là một dòng văn bản liền mạch, không ngắt đoạn như thế này:

(Nguồn: Internet)

Bây giờ hãy thử thay đổi phần tử <span> với chức năng tô highlight văn bản như ở trên thành một phần tử block-level, chẳng hạn như <p>:

(Nguồn: Internet)

Vẫn giữ nguyên CSS, lúc này ta sẽ có kết quả hiển thị như sau:

(Nguồn: Internet)

Lúc này, phần tử <p> đã hoàn toàn thay đổi bố cục của văn bản ở trên, chia nó thành ba phần: đoạn văn bản ở trước <p>, sau đó đến đoạn văn bản ở trong thẻ <p>, và cuối cùng là những nội dung ở phía sau thẻ <p>. Mạch văn bản lúc này cũng đã bị ngắt thay vì liền mặt như kiểu inline phía trên.

Trong những năm đầu của Semantic Web, tất cả các “đánh dấu ngữ nghĩa” (semantic markup), tương đương với khái niệm các “đánh dấu dữ liệu có cấu trúc” (structured data markup) – nghĩa là ngôn ngữ Scheme.org trong bối cảnh hiện nay, phải được đặt nội tuyến (inline) dưới dạng các thuộc tính HTML (HTML attribute). Việc này có thể tốn thời gian và nhàm chán, cần rất nhiều sự tinh tế và công sức vì ngay cả một lỗi nhỏ nhất cũng có thể ảnh hưởng đến toàn bộ kết quả đầu ra. Tuy nhiên, các kết quả “rich snippet”[3] là một động cơ rất hấp dẫn và đủ sức thuyết phục.

Việc thiết lập các đánh dấu ngữ nghĩa nội tuyến vẫn tồn tại những bất cập nhất định và JSON-LD cũng thường được sử dụng phổ biến hơn. Tuy nhiên, có một cách để thực hiện việc này bằng công cụ Google Tag Manager, vừa dễ dàng để triển khai và khả năng mở rộng về mặt quy mô cũng rất lớn.

Lưu ý:

Phương pháp và đoạn mã dưới đây dành cho website đang sử dụng jQuery.
Nếu bạn muốn thực hiện theo cách này nhưng không sử dụng GTM, bạn có thể lưu trữ (host) entitiLink.js trên website của mình như là một tập tin JavaScript thông thường và gọi nó ra trong mã nguồn (source code) như vẫn thường làm với bất kỳ đoạn mã nào khác. Chỉ cần đảm bảo là nó được gọi ra sau khi bạn gọi jQuery. Cách làm này ít phổ biến hơn và không được ưu tiên nhiều, nhưng bạn vẫn có thể thực hiện.

Để thực hiện việc thiết lập này, hãy tạo một thẻ mới (new tag) trong Google Tag Manager. Sau đó sao chép và dán các đoạn script nằm trong entityLink.js dưới đây vào một thẻ HTML tùy chỉnh (Custom HTML tag). Lưu ý bạn sẽ phải đặt chúng vào trong các thẻ <script> </script>.

Dưới đây là nội dung của entityLink.js:

Trước khi để nó bắt đầu hoạt động, bạn cần thực hiện một số thay đổi nhỏ.

Cập nhật biến “entityName” thành tên của doanh nghiệp. Nếu cần thiết, thì biến này có thể được viết lại thành Biểu thức chính quy (Regular Expression hay RegExp) để trùng khớp với nhiều biến thể tên gọi khác nhau.
Cập nhật biến “machineID”. Đây là mã MREID mà bạn đã lấy được từ thực thể.
Cập nhật biến “wikipedia”. Nếu bạn có một trang về thực thể trên Wikipedia, hãy đặt nó vào đây. Nếu không thì chỉ cần để trống, và các hàm trong đoạn mã JavaScript sẽ tự động bỏ qua những yếu tố có liên quan đến Wikipedia.

Khi bạn đã thực hiện những thay đổi trên rồi, bạn có thể đặt chúng vào trong thẻ Custom HTML trong GTM và thiết lập mục “Triggering”. Bạn cần thiết lập kích hoạt thẻ này trên mọi trang sử dụng quy tắc “Window Loaded”. Còn thẻ “All pages” mà bạn chắc chắn phải có trong Container Tag[4] của Google Tag Manager sử dụng quy tắc kích hoạt “Page View”, quy tắc này làm cho thẻ của bạn được kích hoạt trước khi tất cả nội dung của trang được tải xuống và trước khi jQuery được tải xuống.

Lưu lại, xem thử, và bắt đầu cho nó hoạt động khi mọi thứ đều đã hoàn tất.

entityLink.js có tác dụng gì?

Sau đây là một số chức năng mà entityLink.js thực hiện trên website của bạn.

Quét qua tất cả văn bản nằm trong các thẻ đoạn (paragraph tag) trên trang.
Ghi nhận những lượt đề cập (mention) đến tên thương hiệu (brand name).
Thay thế từng tên thương hiệu xuất hiện trong nội dung với đoạn mã HTML bên dưới.

Khi bạn đã triển khai entityLink.js này trên website, hãy kiểm tra bằng công cụ Structured Data Testing Tool của Google và xem hiệu quả xác thực của nó.

Trên đây là toàn bộ những nội dung thiết thực nhất về Machine ID, hi vọng bạn có thể ứng dụng chúng một cách hiệu quả để xây dựng sức mạnh cho thực thể trên môi trường Internet.

Hãy đón đọc bài viết tiếp theo về Wikidata để phát huy toàn bộ sức mạnh SEO tạo ra cho thực thể nhé!

____________________

Chú thích:

[1] Hay còn gọi là Web 3.0, Hiệp hội World Wide Web (W3C) đã đưa ra định nghĩa như sau: “Semantic Web cung cấp một bộ khung framework chung giúp dữ liệu có thể được chia sẻ và tái sử dụng xuyên suốt thông qua nhiều ứng dụng, doanh nghiệp và các cộng đồng trên toàn cầu”. Chuẩn Semantic này tập trung nhiều hơn vào khía cạnh “ngữ nghĩa” và hướng đến việc đồng bộ hóa, sử dụng chung các định dạng dữ liệu hay giao thức để mọi website, mọi dịch vụ online đều có thể giao tiếp với nhau một cách hiệu quả và dễ dàng hơn.

[2] Là một đoạn mã được đặt trên thanh đánh dấu của trình duyệt giúp thực hiện một số chức năng mà trình duyệt bình thường không hỗ trợ.

[3] Là những kết quả tìm kiếm nổi bật hoàn toàn trên SERP, giàu tính thông tin hơn (rich) và thường có thêm các thông tin cụ thể liên quan trực tiếp đến ý định truy vấn của người dùng, các hình ảnh, video, sao đánh giá…

[4] Containter tag (tạm dịch: thẻ chứa) là một đoạn mã được sử dụng trong lập trình và phát triển web giúp loại bỏ đi nhu cầu đặt nhiều mã theo dõi dữ liệu (data tracking code) trực tiếp lên website. Thay vào đó, một đoạn mã sẽ được đặt trên mọi trang, đóng vai trò như là một vùng chứa theo đúng nghĩa đen. Tất cả mã theo dõi riêng lẻ với các quy tắc cụ thể sẽ được đặt ngoài trang (off-site) trong một nền tảng chung là Google Tag Manager và sẽ được kích hoạt từ một đoạn mã trên website. Điều này đồng nghĩa với việc bạn có thể cập nhập, thêm vào hoặc gỡ bõ các mã theo dõi này thông qua GTM mà không phải chỉnh sửa trên website nhiều lần.